LLM Security Nedir?

LLM Security Sadece Modeli Korumak Değildir

Bir LLM uygulamasında güvenlik; modelin kendisinden daha geniştir.

Şu katmanları birlikte düşün:

Model → Prompt → Data → Application → Tools → Infrastructure → User

Model Katmanı

Modelin kaynağı, lisansı, güvenlik davranışı ve güncellemeleri değerlendirilmelidir.

Veri Katmanı

Hassas veriler gereksiz yere prompt'a gönderilmemeli. RAG kullanılıyorsa erişim kontrolü retrieval aşamasında uygulanmalıdır.

Uygulama Katmanı

Authentication, authorization, rate limiting ve input validation klasik web güvenliği gibi uygulanmalıdır.

Tool Katmanı

Agent'ın çağırabileceği araçlar sınırlandırılmalı. Tool parametreleri ayrıca doğrulanmalı.

Infrastructure

Container izolasyonu, network policy, secret management ve logging önemlidir.

Evaluation

AI sistemlerinde güvenlik testleri normal functional testlerin yanında yürütülmelidir.

Sonuç

LLM Security, yeni bir "tek ürün" değil; klasik güvenlik prensiplerinin AI'a özgü risklerle birleştiği bir disiplindir.